Strain‐Induced Large Anomalous Nernst Effect in Polycrystalline Co<sub>2</sub>MnGa/AlN Multilayers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The anomalous Nernst effect (ANE), one of the thermoelectric effects in a magnet, is recently attracting growing interest with its potential for the next generation high‐efficiency energy‐harvesting applications. However, the reported thermoelectric conversion efficiencies with ANE are small compared to those with Seebeck effect, which hampers its practical application. Unlike the intensive effort of seeking novel materials with large intrinsic ANE, here a new pathway is proposed to enhance the ANE by exploiting the strain induced in a multilayer structure. A large anomalous Nernst coefficient of 4.9 µV K−1 is achieved for a polycrystalline Co2MnGa/AlN multilayer film deposited on an amorphous substrate, which is larger than 3.8 µV K−1 for a polycrystalline Co2MnGa single layer film. The enhanced ANE is attributed to the effect of interfacial strain on the Seebeck coefficient, which is barely discussed yet. Since the AlN layer is available on any substrate materials, even on a flexible polyimide substrate large ANE is successfully achieved for the Co2MnGa/AlN stack. The findings and demonstration have opened a way to develop the ANE‐based potential applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».